YOLO в действии: Обнаружение объектов

После выбора аппаратного обеспечения следует установить операционную систему. Большинство разработчиков выбирают Ubuntu (с версии 18.04 и выше) за её широкую поддержку библиотек и инструментов для работы с машинным обучением. Если вам больше нравится Windows, вы можете установить WSL (Подсистема Windows для Linux), который позволяет запускать приложения Linux на Windows.

Скорее всего, вам потребуется установить Python, так как большинство библиотек для YOLO написаны именно на этом языке. Рекомендуется использовать Python версии 3.6 и выше. Установку Python можно выполнить с помощью пакетных менеджеров, таких как `apt` для Ubuntu или `winget` для Windows. Например, для установки на Ubuntu используйте команду `sudo apt install python3`.

Также следует установить pip, менеджер пакетов для Python. Это можно сделать с помощью команды `sudo apt install python3-pip`. Поддержка pip важна для установки необходимых библиотек, таких как OpenCV, NumPy и TensorFlow или PyTorch, в зависимости от выбранной версии YOLO.

Затем вам нужно установить библиотеки, используемые для работы с YOLO. С помощью pip выполните следующие команды для установки основных библиотек:

`pip install numpy opencv-python matplotlib torch torchvision`

Эти библиотеки позволят вам работать с массивами данных, обрабатывать изображения и использовать различные инструменты визуализации для анализа результатов работы модели.

Важно отметить, что в процессе работы может возникнуть необходимость установки дополнительных зависимостей. Например, YOLO требует OpenCV для обработки видео и работы с изображениями. Убедитесь, что у вас установлена актуальная версия OpenCV, что можно сделать с помощью следующих команд:

`pip install opencv-python opencv-python-headless`

Кроме того, часто потребуется установить библиотеку для обработки изображений PIL, что можно сделать так:

`pip install pillow`

Теперь, когда основные библиотеки установлены, можно перейти к установке самого фреймворка YOLO. В зависимости от версии и реализации, которую вы выбрали, процесс установки может отличаться. Один из самых простых способов – клонирование репозитория с GitHub. Например, для YOLOv5 выполните следующую команду:

`git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git`

После клонирования перейдите в директорию с клонированным репозиторием:

`cd yolov5`

Чтобы всё заработало корректно, выполните команду установки всех необходимых зависимостей, указанную в файле requirements.txt:

`pip install -r requirements.txt`

Это значительно упростит процесс установки и избавит вас от необходимости вручную устанавливать каждую библиотеку.

Не забудьте удостовериться, что ваша среда настроена правильно, выполнив тестовый запуск YOLO. В репозитории, если вы используете YOLOv5, есть команда для запуска, которая позволяет протестировать установленный фреймворк на изображении:

`python detect.py –source https://ultralytics.com/images/zidane.jpg`

Этот тест покажет, что все установленные библиотеки и настройки работают исправно. Вы должны увидеть изображение с аннотациями обнаруженных объектов. Если возникает сообщение об ошибке, проверьте, все ли зависимости установлены, и нет ли конфликтов версий.

Если вы планируете использовать YOLO для обучения собственной модели, вам понадобятся аннотированные данные. Хорошим вариантом для практики станет датасет COCO, который можно скачать с официального сайта или через специализированные утилиты, такие как `datasets` из PyTorch.

В заключение, настройка среды для работы с YOLO может показаться сложной, но, следуя этим рекомендациям и шагам, вы сможете создать пространство для эффективной разработки и тестирования вашей модели обнаружения объектов. Постоянное обновление фреймворков и библиотек потребует от вас поддерживать своё окружение в актуальном состоянии, поэтому рекомендую регулярно проверять обновления необходимых компонентов.

Обзор различных версий

ЙОЛО

и их отличия

Обнаружение объектов с помощью архитектуры YOLO развивалось с момента своего создания, и на сегодняшний день появились несколько версий этой модели. Каждая из них была улучшена, основываясь на предыдущем опыте и требованиях современных приложений. В этой главе мы рассмотрим ключевые версии YOLO и проанализируем их отличия, что поможет практикам и разработчикам выбрать наиболее подходящий вариант для решения своих задач.

Первая версия YOLO, выпущенная в 2016 году, произвела настоящую революцию в области обнаружения объектов благодаря своей скорости и простоте. Она использует единый сверточный нейронный сеть (CNN), который делит изображение на сетку и предсказывает границы объектов и их классы за один проход. Однако в этой версии были замечены недостатки в обнаружении мелких объектов, что стало стимулом для дальнейшего улучшения масштабируемости модели. Применение YOLO в реальных проектах, таких как системы видеонаблюдения, показало, что точность оставляет желать лучшего в случае детекции небольших объектов или в сложных условиях освещения.

Ко второй версии – YOLOv2, выпущенной в 2017 году, модель претерпела значительные изменения благодаря введению новых методов повышения точности. В этой версии была добавлена концепция "якорных боксов", что помогло улучшить предсказания обрезки объектов и их границ. Еще одной важной особенностью YOLOv2 стали изменения в архитектуре сети, которые повысили ее скорость и точность. На практике это привело к серьезным улучшениям в таких задачах, как распознавание лиц, где возросшая детализация объектов сыграла ключевую роль. Однако, несмотря на свои преимущества, YOLOv2 все еще испытывала трудности при работе с сильно заполненными сценами, требующими более тонкой настройки сетевого распознавания.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.